分类逻辑回归因变量的值是一种二分类数据， 一般用0和1来表示sigmoid函数 利用y与p的函数关系将y与x的函数关系转化为p与x的函数关系逻辑回归的实例通过研究客户的年龄和年收入判断客户是否会购买某种商品代码支持向量机SVM引入如何用一条直线将两组不同的数据分开？支持向量（Support Vectors）：为什么是支持？直观地说就是这两个向量确定了两组数组分类的依据SVM算法的特别之处：分类结果
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2023-06-07 11:54:59
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数学模型的分类按数学方法分类： 几何模型、图论模型、微分方程模型、概率模型、最优
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2022-08-23 14:41:30
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Summary5~6行，3~4句写问题主体是for model 1 ...或者for question 1...标题：可以是基于所使用的的主要模型或者方法作为标题或者直接用赛道所给的题目或者研究的问题作为标题。我认为最好是新颖简短可以吸引读者的标题。关键字：一般3~6个，放的是与模型和文章内容结合紧密的词。ContentsIntroduction问题背景：要结合对赛题的理解，要将背景介绍有侧重地往
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2023-12-19 19:38:15
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首先，仔细阅读题目，确保对问题的背景、目标、已知条件及限制有清晰的理解。根据题目要求和自身查找的资料，撰写一段或几段背景介绍，说明问题所处的领域、现状、重要性及挑战。步骤1：理解并改写问题背景阅读题目：首先，仔细阅读题目中的问题描述，确保对问题的背景有全面的理解。改写背景：用自己的话重新阐述问题背景，避免直接复
原创
2024-07-16 14:43:16
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美赛、数学建模、美国大学生数学建模、美赛思路、美国大学生数学建模思路、2023美赛、2023美国大学生数学建模竞赛、2023美赛思路、2023美赛数据、2023美赛A题、2023美赛B题、2023美赛C题、2023美赛D题、2023美赛E题、2023美赛F题、 2023美赛数据、2023美赛论文、2023美赛解析、2023美赛思路、美国大学生数学建模竞赛思路、美赛解析、美赛免费思路
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2023-02-01 10:18:07
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决策树、贝叶斯分类、贝叶斯信念网络、神经网络模型
层次分析法、隐马尔可夫模型、模拟退火算法、蒙特卡洛算法、主成分分析、因子分析、谱系聚类、K-means聚类、K-modes聚类、三次样条插值、B样条插值、最小二乘拟合。
EM算法、adaboost算法、遗传算法、鱼群算法、粒子群算法、蚁群算法
时间序列分析、线性回归分析、非线性回归分析、线性规划、非线性规划、多目标优化、支持向量机、灰色方法、
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2013-03-14 17:37:04
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数据下载的地址机器学习的概述机器学习按实现方法可以分为监督学习和无监督学习，按问题类型可以分为回归问题和分类问题监督学习监督学习就是给一组输入变量和输出变量，用机器来学习和计算输入和输出的函数关系，实现以后任给一个输入预测其输出 其中输入变量又叫特征（feature）,输出变量又叫标签（label),一组输入输出叫做样本回归问题和分类问题回归问题：输出变量取有限个离散值，预测一个连续值输出分类问题
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2024-01-29 00:39:42
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零. 写在前面刚刚参加完的美赛，笔者最大的感受是，强行把自己的部分从数学建模做成了文学建模 [手动狗头]好吧，本篇文章主要不是数学建模竞赛本身，而是总结一下笔者在准备以及参赛过程中使用的绘图程序，主要目的是给自己做个总结以及实现对队友许下代码开源的承诺。所以希望读者不要关注代码逻辑部分，只关注绘图。而且，该文的代码很多只是 by-products，并非最终论文中呈现的结果，故仅供参考。其实，选择D
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2024-02-27 06:49:44
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美赛（2021）比赛流程： 比赛开始前，注册队伍截止至 2月5日 4：00（北京时间） 竞赛期间，选题答题
原创
2023-01-01 10:36:34
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文章目录一 问题类型分类1 优化类问题：2 评价类问题3. 预测类问题：二 常用模型1 优化类问题1.1 数学规划模型1.2 微分方程组模型1.3 图论算法2 评价类问题2.1 层次分析法2.2 TOPSIS法2.3 主成分分析2.4 模糊评价3 预测类问题3.1 回归分析3.2 微分方程预测3.3 主成分分析3.4 灰色关联分析3.4 元胞自动机3.5 神经网络模型 贝叶斯预测模型4 分类和聚
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2024-02-21 14:52:19
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2020美赛C题：python实现npl自然语言处理记录前言文本预处理LDA主题分析加可视化多进程程序需写进main函数可视化NLTK情感分析制作语料包情感积极性量化一些收获python查错美赛感悟 前言此次2020美赛一共4天，最后一天通宵完成论文，总算在早上九点钟之前完成了代码。以下是简单记录我在完成代码时遇到的一些困难和解决办法文本预处理参考代码： 主要参考代码 使用nltk对文本进行分词
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2024-01-31 21:14:31
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国二、美H、省一、美O：起落落起，我的数模之路前言1 运气偏爱，小白参赛得国二1.1 磕磕碰碰的踏入1.2 突如其来的惊喜2 不够重视，美赛当头一棒３队伍矛盾，数模生涯滑铁卢４破釜沉舟，终拿O奖写在后面 前言好家伙果然我已经成为了一个快乐的鸽子，已经逐渐有年更的趋势了，明明一开始我还算是勤奋的。。。事实上，大三这一年其实有挺多都可以来做学习笔记的，大作业杀我… 言归正传，现在已经2021.5.1
1.题目再现2.论文基本结构和核心分析3.亮点之灵敏度分析
美赛指的是美国大学生数学建模竞赛（The Mathematical Contest in Modeling，简称MCM）。它是由美国数学协会（MAA）、数
原创
2024-04-18 14:04:01
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作者：李运佳，上海交通大学，Datawhale成员在2017年的数学建模竞赛历程中，我参加了大大小小的数学建模竞赛，个人参赛经历从美赛小白（sp）到东北三省数学建模（一）到国赛（二），再到小美赛（F），最后美赛（M），随着参赛经验的逐渐丰富，也逐渐学习到了常见的数学建模问题分析方式和解题套路。非常感谢数学建模让自己认识到了一群志同道合的伙伴，还有五湖四海的朋友，其实比较感谢的是春哥(春哥带你学建模
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2022-10-20 12:19:04
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2021年数学建模国赛C题问题一详细思路和代码说明： 本思路仅为小编个人思路，其中关于本文中给出的AdaBoost回归预测模型于今年的 国赛参考评分标准有所出入，所以本题思路为个人创新思路，不一定符合评分标准符号说明：1 问题分析问题二要求我们首先参考问题一，在满足企业生产需求的情况下，找出最少需要多少家供应商提供原材料。分析后，我们发现企业每周有固定的产能，并且也有固定的订货量，且要求我们尽可能
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2024-02-17 08:19:49
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从小白到M奖，每次的争吵，绝望，想破罐子破摔，最后还是要拾起勇气坚持到最后。
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2023-08-22 12:04:11
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